MATLAB内置函数实现简单维纳滤波算法图像复原

在MATLAB中实现简单的维纳滤波算法图像复原，可以使用内置函数wiener2。

wiener2函数基于维纳滤波算法，可以用于图像去噪和图像复原。它对于受噪声影响的图像有良好的复原效果。

下面是一个使用wiener2函数实现简单维纳滤波算法图像复原的示例代码：

% 读入图像
I = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 对图像进行维纳滤波
K = wiener2(J,[5 5]);

% 显示结果
imshow(I), title('原始图像');
figure, imshow(J), title('添加高斯噪声后的图像');
figure, imshow(K), title('经过维纳滤波后的图像');

该代码首先读入图像，然后使用imnoise函数添加高斯噪声。接着使用wiener2函数对受噪声影响的图像进行维纳滤波，最后显示原始图像、添加噪声后的图像和经过维纳滤波后的图像。

其中，wiener2函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是一个大小为[m n]的整数数组，表示用于计算每个像素的局部自相关函数的邻域大小。在本例中，我们将邻域大小设置为[5 5]。您可以根据需要调整这个值。

相关问题

MATLAB维纳滤波算法图像复原

MATLAB维纳滤波算法是一种常用的图像复原方法，它通过对图像进行噪声去除和模糊消除，使图像变得清晰。下面是 MATLAB 实现维纳滤波算法的步骤：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 在图像中添加高斯噪声或者运动模糊。

noisy_img = imnoise(gray_img, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加高斯噪声
blurred_img = imfilter(gray_img, fspecial('motion', 20, 45)); % 添加运动模糊

3. 计算图像的功率谱密度。

H = fft2(blurred_img);
H_conj = conj(H);
H_power = abs(H).^2;

4. 计算退化函数的功率谱密度。

K = fspecial('disk', 5);
K_fft = fft2(K, size(gray_img, 1), size(gray_img, 2));
K_power = abs(K_fft).^2;

5. 计算维纳滤波器的频域表示。

SNR = 20;
W_fft = H_conj ./ (H_power + K_power./SNR);

6. 对退化图像进行维纳滤波。

restored_img = real(ifft2(W_fft .* fft2(noisy_img)));

7. 显示原始图像、退化图像和复原图像。

subplot(1,3,1); imshow(gray_img); title('Original Image');
subplot(1,3,2); imshow(blurred_img); title('Degraded Image');
subplot(1,3,3); imshow(restored_img, []); title('Restored Image');

上述代码中，SNR 是信噪比，可以根据实际情况进行调整。运行上述代码，即可得到经过维纳滤波处理后的图像。

维纳滤波灰度图像复原matlab算法

维纳滤波是一种常用的图像复原算法，用于去除图像中的噪声和模糊。在Matlab中，可以使用以下代码实现维纳滤波算法对灰度图像进行复原：

% 读取待处理的图像
originalImage = imread('input_image.png');
% 转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 添加噪声或模糊处理
noisyImage = imnoise(grayImage, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加高斯噪声
blurredImage = imgaussfilt(grayImage, 2); % 模糊处理

% 维纳滤波参数设置
estimatedNoiseVariance = 0.01; % 估计的噪声方差
estimatedImagePower = mean2(blurredImage.^2); % 估计的图像功率
k = estimatedNoiseVariance / estimatedImagePower; % 维纳滤波参数

% 维纳滤波处理
restoredImage = deconvwnr(blurredImage, fspecial('gaussian', 5), k);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(grayImage), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(restoredImage), title('恢复图像');

在这个示例中，首先读取待处理的图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，可以选择添加高斯噪声或进行模糊处理来模拟图像的损坏情况。

然后，通过估计噪声方差和图像功率来确定维纳滤波的参数。在这里，使用了`estimatedNoiseVariance`和`estimatedImagePower`变量进行估计。

最后，使用`deconvwnr`函数对模糊图像进行维纳滤波处理，其中第一个参数是模糊图像，第二个参数是点扩散函数（PSF），这里使用了一个5x5的高斯核作为PSF。第三个参数k是维纳滤波的参数。

最后，通过subplot函数将原始图像和恢复图像显示在一个Figure窗口中。

请注意，维纳滤波需要对噪声的统计特性进行估计，因此在实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。